Prioritized Experience Replay是一种强化学习算法,它改进了依赖于经验回放的强化学习算法(如DDQN)。在Prioritized Experience Replay中,经验(transitions)的优先级是根据其TD-error来确定的,TD-error表示了当前Q值和目标Q值之间的差距。如果某条数据的TD-error较大,说明模型对该条数据非常“吃惊”,因此应该对该数据进行...
使用Experience Replay(经验回放)的 DRL算法可以在某种程度上看做在replay buffer上做监督学习,改变buffer中数据的优先级后,显然改变了数据的分布,这将为训练引入bias,让算法收敛到不同的结果。同时,这个bias是我们不可控的,可能会影响收敛。为解决这个问题,作者提出使用 Important Sampling (IS) 来修复这个bias: w_...
分四步逐渐提出我们加入prioritized experience replay的算法。 3.1 A motivate example 一个给我们提供灵感的例子 作者为理解首先介绍了一个人工设置的称为‘Blind Cliffwalk’环境,这个环境体现了在reward很少的时候exploration的困难之处(exploration,个人理解在贪婪算法 \varepsilon -greedy中,以\varepsilon 的概率去...
搭建神经网络时,我们发现DQN with Prioritized replay只多了一个ISWeights,这个正是刚刚算法中提到的Importance-Sampling Weights,用来恢复被Prioritized replay打乱的抽样概率分布。 代码语言:javascript 复制 1class DQNPrioritizedReplay:2def_build_net(self)3...4# self.prioritized 时 eval net 的 input 多加了一...
Experience replay能够让强化学习去考虑过去的一些经验,在【1】这篇文章之前通常采用随机采样的方式在记忆库中采样。但是有一些记忆比较关键,因此随机采样的方式就不太好。作者提出了一种prioritizing experience的方式,来提高学习的效率。 参考文献【1】:Lin, Long-Ji.Self-improving reactive agents based on ...
Prioritized Experience Replay 发表时间:2016(ICLR 2016) 文章要点:这篇文章提出了很经典的experience replay的方法PER,通过temporal-difference (TD) error来给采样赋权重(Sequences associated with rewards appear to be replayed more frequently, Experiences with high magnitude TD error also appear to be replayed...
文章要点:这篇文章想说Prioritized experience replay这类方法通过surprise (the magnitude of the temporal-difference error)来采样,但是surprise只能量化unexpectedness,experience的重要性还是不清楚(importance)。作者定义experience的重要度在于可以给更新带来多大的累计回报的提升(We define the value of experience as the...
比起之前DQN中,这个reward定义更加准确。如果使用这种reward定义方式,可以想象Natural DQN会花很长时间学习。因为记忆库中只有很少很少的+10的reward可以学习,正负样本不一样。而使用Prioritized replay,就会重视这种少量,但值得学习的样本。 image 接下来我们就来看看他是怎么做到的。
简介:【5分钟 Paper】Prioritized Experience Replay 论文题目:Prioritized Experience Replay 所解决的问题? Experience replay能够让强化学习去考虑过去的一些经验,在【1】这篇文章之前通常采用随机采样的方式在记忆库中采样。但是有一些记忆比较关键,因此随机采样的方式就不太好。作者提出了一种prioritizing experien...
以下是关于Prioritized Experience Replay(优先经验回放, PER)和Sum-tree的深入解析:PER旨在解决强化学习中经验回放中经验利用的不平衡问题。其核心思想是根据每个经验的TD-error赋予不同的重要性，高误差的经验被优先选择用于训练。有两种优先级选择方法：Proportional Prioritization根据TD-error直接决定采样概率...